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基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法汇报时间：2024-01-23汇报人：

目录引言非合作航天器姿态估计方法非合作航天器姿态预测方法

目录数据驱动在非合作航天器姿态估计与预测中的应用实验设计与结果分析结论与展望

引言01

航天器姿态估计与预测是实现航天器高精度导航、控制以及任务执行的关键技术之一。随着航天技术的不断发展，非合作航天器的出现对姿态估计与预测技术提出了更高的要求。基于数据驱动的方法可以利用大量的历史数据来训练模型，从而提高姿态估计与预测的精度和实时性，具有重要的研究意义和应用价值。研究背景与意义

国内外研究现状目前，国内外学者已经提出了多种基于数据驱动的航天器姿态估计与预测方法，如基于神经网络、支持向量机、深度学习等方法。这些方法在一定程度上提高了姿态估计与预测的精度和实时性，但仍存在一些问题和挑战，如模型泛化能力不足、对噪声和异常值敏感等。发展趋势未来，基于数据驱动的航天器姿态估计与预测方法将更加注重模型的泛化能力和鲁棒性，采用更加先进的深度学习技术和模型融合方法，同时结合传统的姿态估计与预测方法，形成更加完善的技术体系。国内外研究现状及发展趋势

主要研究内容：本文旨在研究基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法。首先，对国内外相关研究进行综述和分析；其次，提出一种基于深度学习的姿态估计与预测模型，并对其进行训练和测试；最后，通过仿真实验验证所提方法的有效性和优越性。本文主要研究内容及创新点

创新点：本文的创新点主要包括以下几个方面提出一种基于深度学习的姿态估计与预测模型，该模型能够充分利用历史数据中的信息，提高姿态估计与预测的精度和实时性。采用一种改进的损失函数，使得模型在训练过程中能够更加关注难以预测的样本，从而提高模型的泛化能力。结合传统的姿态估计与预测方法，形成一种基于数据驱动和模型驱动相融合的姿态估计与预测技术，进一步提高姿态估计与预测的精度和鲁棒性。0102030405本文主要研究内容及创新点

非合作航天器姿态估计方法02

01特征提取利用图像处理技术提取航天器图像中的边缘、角点等特征。02特征匹配将提取的特征与已知航天器模型的特征进行匹配，确定姿态参数。03姿态解算通过特征匹配结果，利用姿态解算算法计算航天器的姿态。基于图像处理的姿态估计

010203通过激光雷达等传感器获取航天器的点云数据。点云获取利用点云配准算法将获取的点云数据与已知航天器模型的点云数据进行配准。点云配准根据点云配准结果，计算航天器的姿态参数。姿态解算基于点云数据的姿态估计

收集大量的航天器图像和对应的姿态标签数据，构建训练集和测试集。数据准备利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），构建姿态估计模型，并使用训练集进行训练。模型训练将待估计的航天器图像输入到训练好的模型中，输出航天器的姿态预测结果。姿态预测基于深度学习的姿态估计

非合作航天器姿态预测方法03

03考虑环境扰动的模型在物理模型中引入环境扰动因素，如重力梯度、太阳辐射压等，提高姿态预测的适应性。01刚体动力学模型利用刚体动力学原理，建立航天器的姿态运动方程，通过数值积分等方法进行姿态预测。02柔性多体动力学模型考虑航天器的柔性变形，建立柔性多体动力学模型，提高姿态预测的精度。基于物理模型的姿态预测

123将航天器的姿态数据视为时间序列，利用时间序列分析方法（如ARIMA模型、LSTM神经网络等）进行建模和预测。时间序列建模从原始姿态数据中提取有效的特征，如角速度、角加速度等，用于时间序列模型的输入。特征提取与选择通过交叉验证、网格有哪些信誉好的足球投注网站等方法优化时间序列模型的参数，提高姿态预测的精度。模型参数优化基于时间序列分析的姿态预测

基于机器学习的姿态预测利用深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络等）对大量历史姿态数据进行学习，建立复杂的非线性映射关系，实现高精度的姿态预测。深度学习算法利用历史姿态数据作为训练样本，采用监督学习算法（如支持向量机、随机森林等）训练姿态预测模型。监督学习算法采用无监督学习算法（如聚类、降维等）对原始姿态数据进行处理，提取有用的特征用于后续的姿态预测。无监督学习算法

数据驱动在非合作航天器姿态估计与预测中的应用04

基于大数据和机器学习技术数据驱动方法利用大量的历史数据和先进的机器学习算法，从数据中自动提取有用的特征和模式。无需精确模型与传统的基于物理模型的方法相比，数据驱动方法不需要精确的航天器动力学模型，因此更加灵活和适用。数据驱动方法概述

姿态确定利用数据驱动方法，可以从航天器的传感器数据中提取姿态信息，实现姿态的实时确定。特征提取与分类通过机器学习算法对传感器数据进行特征提取和分类，可以识别航天器的不同姿态和运动模式。姿态误差修正数据驱动方法可以用于姿态误差的建模和修正，提高姿态估计的精度和稳定性。